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服务端开发工程师-AI应用开发方向（南京）-27届暑期
服务端开发工程师-AI应用开发方向（南京）-27届暑期
发布于 1 天前实习/见习
南京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
RAG
GO
金融科技
大模型
LlamaIndex
高并发
Prompt工程
AutoGen
Agent系统
AI 估算 · 6k–10k
暑期实习岗，AI方向前景好，公司平台大，薪资具有竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位是东方财富面向2027届学生的暑期实习，聚焦AI应用开发方向
你将参与金融科技核心中台系统建设，研发大模型与多智能体架构驱动的智能化应用，推动AI在金融服务场景的落地
适合对AI工程化、金融科技感兴趣的同学，能接触到前沿技术栈和真实业务场景
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能或金融工程相关专业优先，熟悉金融科技领域知识者更佳
掌握Python/Java/Go/C++等编程语言开发，具备扎实的算法与数据结构基础
了解Agent系统开发，熟悉LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架及其实现原理，能够设计适用于高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构
熟悉Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Tool Calling（工具调用）、Context Engineering（上下文工程）等AI应用关键技术
能够进行跨系统的工具集成，掌握OpenAPI、RPC、MCP等协议实现方案
工作职责
参与金融科技核心中台系统建设，聚焦AI驱动的智能服务创新，研发大模型、多智能体（Multi-Agent）架构赋能的智能化应用，推动前沿AI产品形态在金融服务场景的落地与应用，提升金融服务效率与体验
负责中后台系统的AI需求分析、技术方案设计与核心模块开发，完成服务端功能的设计、编码、测试及性能优化，保障高并发、低延迟、高可用的金融级系统质量
探索大模型在金融场景下的关键技术应用，包括Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Tool Calling、上下文编排、模型服务化与智能体调度架构，推动AI能力在数据处理、风险控制、运营提效等环节的深度落地
完成公司交办的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 东方财富为国内领先金融科技公司，平台大，有助于积累行业认可度
- 职位紧扣AI大模型与多智能体前沿技术，技能成长迅速
- 实习期间可接触真实金融业务场景，技术落地性强
- 金融级系统对稳定性和性能要求苛刻，开发难度较大
- 适合对AI工程化充满热情、有扎实编程基础、希望在金融科技领域积累实战经验的2027届本科生或研究生
缺点 / 挑战
- 实习时间较短（暑期），需要快速上手并产出成果，适应压力大
- AI技术栈更新快，需持续学习新框架和工具，学习成本较高
角色解读
- 实习期间可深度参与AI+金融项目，积累大模型工程化经验，为转正或校招奠定基础
- 表现优秀者可获得校招绿色通道，进入东方财富技术团队，向AI架构师或技术专家方向发展
- 未来可向AI产品经理、技术Leader或金融科技专家等复合型角色成长
- 参与金融科技核心中台系统建设，研发大模型和多智能体驱动的智能化应用
- 完成AI需求分析、技术方案设计和服务端核心模块开发，确保高并发、低延迟的系统质量
- 探索Prompt工程、RAG、工具调用等技术在金融场景的落地应用
- 精通至少一种后端开发语言（Python/Java/Go/C++），具备扎实的算法与数据结构基础
- 熟悉Agent系统开发，掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架的原理与应用
- 掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling等AI应用关键技术，以及OpenAPI、RPC等协议集成
申请策略
- 在申请时关注东方财富在AI+金融领域的最新动态，并在面试中展示对其业务的理解
- 提前准备1-2个能体现AI工程化能力的项目案例
- 突出后端开发项目经验，尤其是Python/Java/Go相关项目的架构设计与性能优化
- 如有AI相关项目（如基于LangChain的对话系统、RAG应用等），需详细说明技术实现
- 强调算法与数据结构能力，可附上GitHub或LeetCode战绩
- 提前学习LangChain、AutoGen等框架，并动手搭建一个简单的Agent应用
- 复习高并发、分布式系统相关知识，准备系统设计面试
面试指南
- 对于架构类问题，采用分层设计思想：先全局再局部，强调可扩展性、高可用和容错
- 对于技术实现类问题，结合具体框架（如LangChain）的源码原理，并联系实际业务场景
- 请解释LangChain中的Agent执行流程，以及如何实现工具调用
- 在高并发场景下，如何保证AI服务端接口的稳定性和低延迟？
- 请简述RAG的工作原理及在金融场景中的潜在应用
- 你如何设计一个支持多智能体协作的系统架构？
- 请介绍一个你最满意的AI项目，并说明你遇到的挑战和解决方案
- 深入理解白皮书或文档中关于LangChain/LLamaIndex的核心概念，并动手实践
匹配度报告
61
综合匹配度
顶级金融科技公司AI暑期实习，前沿技术栈，薪资一般，成长空间极大。
适合人群
最适合追求技术成长、热爱挑战、希望通过实习进入AI+金融领域的应届生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利30
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
30较低
实习工资相对较低，但东方财富平台稳定，可能提供餐补等福利；JD未明确薪资和福利，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位是前沿AI技术方向，涉及大模型、Agent等热门领域，技能成长空间极大，且有实习转正可能，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Go、C++、LangChain、LLamaIndex、AutoGen、大模型、RAG、Agent、高并发
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
南京工作地点未明确，默认现场办公；JD未提及WLB相关信息，实习工作强度可能较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技行业高速增长，AI+金融有社会价值，但实习生岗位对使命感的直接体现有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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